一种基于逐层方向指导的个性化联邦学习废钢检测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于逐层方向指导的个性化联邦学习废钢检测方法
申请号:CN202411517995
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119380101B
公开日期:2025-12-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及冶金技术领域,公开一种基于逐层方向指导的个性化联邦学习废钢检测方法,包括如下步骤:废钢图片采集及预处理:通过高分辨率工业相机在各废钢回收站的不同卸料点采集不同种类废钢的高清图片作为训练数据集;对采集到的图像数据进行标注。采用基于逐层方向指导机制的个性化联邦学习,通过客户端模型间的差异,利用逐层方向指导机制计算各客户端在层级上的方向向量,用以指导各客户端个性化模型的更新方向,以此为各废钢回收站点定制个性化模型,使个性化模型可在保证兼顾学习其他部分废钢回收站点数据的情况下,进一步针对自身本地数据进行精细的学习,提升模型在自身客户端上的性能。
技术关键词
客户端 随机梯度下降 更新模型参数 层级 回收站 数据 表达式 服务器 工业相机 机制 图片 权重方法 站点 样本 定义 高清 标签 图像 冶金
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于多层级特征融合与对比学习的多模态假新闻检测方法
假新闻检测方法 多模态特征 多层级特征 文本 视觉特征
2
一种面向工业互联网的安全认证方法及系统
指令流 层级 面向工业互联网 协议 生成工业
3
一种负荷管理系统多层级节点可信通信判定方法及装置
基准 层级 粒子群优化算法 节点身份认证 指标
4
应用软件页面更新方法、装置、设备、介质及程序产品
页面配置文件 页面更新方法 计算机执行指令 资源 客户端设备
5
无源域视觉场景域迁移的知识增强型多级转移校准算法
校准算法 视频动作识别 模型库 视觉 场景
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号